4399 笔试

8.1开

8.15投 Java

8.24 笔试

4399笔试系统(无法编译运行 人工阅卷) 2h

单选x10(操作系统、计网、数据结构、数据库、linux)、问答x3、编程x3(只做出第一道)、hr问答题x2

  1. 现在有个简易的电商系统需要增加几个新功能1.给商品支持分类,分类层级至少需要3层(3层分类示例:男装-上衣-短袖),现在请帮忙设计一个分类表来实现,写出对应的建表语句并简述是如何实现多级分类的。(4分)2.在商品完成交易后给买卖双方发送短信通知,如果让你设计一个短信发送系统,你会怎么设计?有什么需要注意和拓展的地方?(6分)
  2. 在一个高并发、低延迟的实时在线聊天应用中,如何设计后端架构以确保系统的可扩展性和隐定性?要求:请简述您的解决方案,包括关键技术选型、组件设计和潜在挑战。同时,清考虑如何处理大量用户连接、消息传递、数据存储和实时通知等方面的问题
  3. 合并区间
  4. 产品经埋小逸在繁忙的⊥作之余,想要找一种娱乐方式放松一卜,十是他选择了国粹麻将。但是不同地区的不同游戏规则对他来说太过复杂,本着“适应不了规则就去修改规则”的心态,他自行发明了种玩法规则,只留下种花色,并且去除了些特殊和牌的方式(例如七小对、十三么等),新的规则如下:总共有36张牌,每张牌是1~9。每个数字4张牌。你手里有其中的14张牌,如果这14张牌满足如下条件,即算作和牌14张牌中有2张相同数字的牌,称为雀头。除去上述2张牌,剩下12张牌可以组成4个顺子或刻子。顺子的意思是递增的连续3个数字牌(例如234,567等),刻子的意思是相同数字的3个数字牌(例如111,777)小逸从36张牌中抽取了13张手牌,他想知道在剩下的23张牌中,再取一张牌,取到哪几种数字牌可以和牌
  5. 有一款小游戏,游戏中有N+1座基地一一从0到N编号,从左到右排列。每个基地都有不同数量的小兵,编号为的基地的小兵数量为Hi个。起初,小牙在编号为0的基地处。每一步,它跳到下一个(右边)基地。假设小牙在第k个基地,且它现在的能量值是E,下一步它将跳到第个k+1基地。它将会得到或者失去正比于与H(k+1)与E之差的能量。如果H(k+1)>E那么小牙就失去H(k+1)-E的能量值,否则它将得到E-H(k+1)的能量值。游戏目标是到达第个基地,在这个过程中,能量值不能为负数个单位。现在的问题是小牙以多少能量值开始游戏,才可以保证成功完成游戏?

8.28挂

#Java##笔试##4399##24届软开秋招面试经验大赏#
【一加仑】Java秋招面经 文章被收录于专栏

bg:24届985本科计算机类,一段中厂实习,力扣七十题左右。

全部评论

相关推荐

最终还是婉拒了小红书的offer,厚着脸皮回了字节。其实这次字节不管是组内的氛围、HR的沟通体验,都比之前好太多,开的薪资也还算过得去,这些都是让我下定决心的原因之一。但最核心的,还是抵不住对Agent的兴趣,选择了Ai Coding这么一个方向。因为很多大佬讲过,在未来比较火的还是属于那些更加垂类的Agent,而Ai Coding恰好是Coding Agent这么一个领域,本质上还是程序员群体和泛程序员群体这个圈子的。目前也已经在提前实习,也是全栈这么一个岗位。就像最近阿里P10针对前端后端等等不再那么区分,确实在Agent方向不太区分这个。尤其是我们自己做AI Coding的内容,基本上90%左右的内容都是AI生成的,AI代码仓库贡献率也是我们的指标之一。有人说他不好用,那肯定是用的姿态不太对。基本上用对Skill、Rules 加上比较好的大模型基本都能Cover你的大部分需求,更别说Claude、Cursor这种目前看来Top水准的Coding工具了(叠甲:起码在我看来是这样)。所以不太区分的主要原因,还是针对一些例如Claude Code、Cursor、Trae、Codex、CC等一大堆,他们有很多新的概念和架构提出,我们往往需要快速验证(MVP版本)来看效果。而全栈就是这么快速验证的一个手段,加上Ai Coding的辅助,目前看起来问题不大(仅仅针对Agent而言)。而且Coding的产品形态往往是一个Plugin、Cli之类的,本质还是属于大前端领域。不过针对业务后端来看,区分还是有必要的。大家很多人也说Agent不就是Prompt提示词工程么?是的没错,本质上还是提示词。不过现在也衍生出一个新的Context Eneering,抽象成一种架构思想(类比框架、或者你们业务架构,参考商品有商品发布架构来提效)。本质还是提示词,但是就是能否最大化利用整个上下文窗口来提升效果,这个还是有很多探索空间和玩法的,例如Cursor的思想:上下文万物皆文件, CoWork之类的。后续也有一些Ralph Loop啥的,还有Coding里面的Coding Act姿态。这种才是比较核心的点,而不是你让AI生成的那提示词,然后调用了一下大模型那么简单;也不是dify、LangGraph搭建了一套workflow,从一个node走到另外一个node那么简单。Agent和WorkFLow还是两回事,大部分人也没能很好的区分这一点。不过很多人说AI泡沫啥啥啥的,我们ld也常把这句话挂在嘴边:“说AI泡沫还是太大了”诸如此类。我觉得在AI的时代,懂一点还是会好一点,所以润去字节了。目前的实习生活呢,除了修一些Tools的问题,还包括对比Claude、Cursor、Trae在某些源码实现思想上的点,看看能不能迁移过来,感觉还是比较有意思。不过目前组内还是主要Follow比较多,希望下一个阶段就做一些更有创新的事情哈哈。这就是一个牛马大学生的最终牧场,希望能好好的吧。说不定下次发的时候,正式AI泡沫结束,然后我又回归传统后端这么一个结局了。欢迎交流👏,有不对的🙅不要骂博主(浅薄的认知),可以私聊交流
码农索隆:和优秀的人,做有挑战的事
点赞 评论 收藏
分享
评论
4
20
分享

创作者周榜

更多
牛客网
牛客网在线编程
牛客网题解
牛客企业服务